AI 业务解决包交付系统 + AI 能力路由内核 — Web 控制台
AI TaskOS Console 是一个本地运行的 Web 应用，提供两种工作模式：
经典的 AI 任务路由与任务执行闭环系统：
- 创建项目 → 上传文件 → 输入任务目标
- AI 自动判断任务类型、检索知识库、判断交付物类型
- AI 自动推荐能力路由（Prompt / Skill / SubAgent / Hook / MCP）
- 用户确认方案 → AI 生成交付物 → 下载项目包
面向企业客户的完整业务解决方案交付系统：
- 客户需求输入 → 真实痛点拆解 → 数据与资料判断
- 业务动作定义 → AI 组合方案 → 能力与工具选择
- 多 Agent / 人工审批 → 风险与指标判断
- 解决包封装 → 客户使用培训 → 指标验证与知识沉淀
一句话：客户业务需求 → 真实痛点 → AI 组合方案 → 可用解决包 → 客户培训 → 指标验证 → 能力沉淀
AI 能力路由是系统内核；客户解决包模式是系统的商业交付外层。
- Node.js 20+
- DeepSeek API Key（或其他兼容 OpenAI API 的 Key）
git clone https://github.com/kivisylvie-lab/taskos-console.git
cd taskos-console
npm install
cp .env.example .env
npm run dev
点击首页的 🏢 加载客户解决包演示 或 📦 加载供应链演示案例 按钮，即可在不配置 API Key 的情况下完整体验系统流程。
浏览器 (React SPA :5173) → Express 服务器 (:3001) → AI API (DeepSeek/OpenAI/Anthropic)
↓
DAILYLIFE 母库规则 (只读)
| 层 | 技术 |
|---|---|
| 前端 | React 18 + TypeScript + Tailwind CSS + Vite |
| 后端 | Node.js + Express 4 + TypeScript |
| AI | 多平台支持（DeepSeek / OpenAI / Anthropic / Gemini / OpenRouter / Ollama） |
| 打包 | archiver (ZIP) |
| 上传 | multer |
-taskos-console/
├── server/ # 后端
│ ├── index.ts # Express 入口
│ ├── config.ts # 配置读取
│ ├── types.ts # 共享类型（含 BS 模式专用类型）
│ ├── routes/ # API 路由
│ └── services/ # 核心服务
├── client/ # 前端
│ └── src/
│ ├── App.tsx # 主应用 + 双模式步骤路由
│ ├── components/
│ │ ├── Layout.tsx # 页面布局
│ │ ├── StepIndicator.tsx # 步骤进度条（双模式标签）
│ │ ├── steps/ # 18 个步骤组件（默认 + BS）
│ │ └── shared/ # 共享组件
│ ├── store/ # 状态管理
│ ├── types/ # 类型定义
│ ├── data/ # Demo 数据 + 场景匹配引擎
│ └── utils/ # API 工具
├── business-solution-mode/ # 客户解决包模式资源
│ ├── templates/ # 解决包模板
│ └── examples/ # 演示案例
├── solution-packages/ # 生成的解决包输出
├── output/ # 运行时项目输出
└── package.json
| 阶段 | 步骤 | 默认模式标签 | 客户解决包模式标签 |
|---|---|---|---|
| 需求输入 | Step 01 | 输入任务 | 客户需求输入 |
| Step 02 | 场景匹配 | 资料上传 / URL | |
| Step 03 | 资料补充 | 场景匹配 | |
| Step 04 | 项目设置 | 用户确认流程 | |
| 方案判断 | Step 05 | 任务类型判断 | 真实痛点拆解 |
| Step 06 | 知识库检索 | 数据与资料判断 | |
| Step 07 | 交付物类型 | 业务动作定义 | |
| Step 08 | 能力前置检查 | AI 组合方案 ⭐ | |
| Step 09 | 能力路由 | 风险与指标判断 | |
| Step 10 | 确认方案 | 用户确认执行方案 | |
| 解决包交付 | Step 11 | 执行生成 | 解决包生成 |
| Step 12 | 质量检查 | 客户使用说明生成 | |
| Step 13 | 生成交付物 | 汇报材料生成 | |
| Step 14 | 调用记录与汇报 | AI能力调用记录生成 | |
| Step 15 | 评估与沉淀 | 指标验证与沉淀 |
⭐ Step 08 是客户解决包模式的核心——原有的 Prompt / RAG / Skill / Tool / MCP / 自动化 / 多 Agent / 人工审批 / 指标复盘 在此作为实现客户解决包的能力组合内核。
1. 场景匹配 → 判断客户需求属于哪个业务场景
2. 真实痛点拆解 → 拆解表层需求背后的真实业务痛点
3. 数据与资料判断 → 判断解决痛点需要哪些数据
4. 业务动作定义 → 定义每个痛点对应的具体业务动作
5. AI 组合方案 → 组合 Prompt/RAG/Skill/Tool/MCP/Agent/Hook
6. 能力与工具选择 → 选择具体能力和工具（本地/外部/自建）
7. 解决包封装 → 封装为客户可直接使用的业务应用
8. 客户使用培训 → 生成客户使用说明（非技术人员可理解）
9. 运行与指标验证 → 用指标判断是否真的解决问题
10. 复盘与沉淀 → 沉淀行业模板/Skill/Agent/Prompt/解决包模板
| 项目环节 | 能力类型 | 具体能力 | 来源 | 为什么选这个能力类型 |
|---|---|---|---|---|
| 场景匹配 | 本地引擎 | 20 场景模糊匹配引擎 | 项目内工具 | 前端实时匹配，不依赖 AI |
| 任务分诊 / 痛点拆解 | Prompt (AI API) | DAILYLIFE 规则 2/4 | 本地母库规则 | 一次性诊断，Prompt 够用 |
| 知识库检索 | Prompt (AI API) | DAILYLIFE 规则 30 | 本地母库规则 | 语义搜索，需要 AI 判断 |
| 交付物判断 / 业务动作 | Prompt (AI API) | DAILYLIFE 规则 26 | 本地母库规则 | 类型判断需 AI |
| AI 组合方案 | Prompt (AI API) | DAILYLIFE 规则 23/24/25 | 本地母库规则 | 能力类型选择 + 具体能力评分 |
| 多 Agent 审查 | SubAgent | 13 种 Agent 类型 | DAILYLIFE 规则 29 | 多专业角色独立判断 |
| 文件生成 | Prompt (AI API) | 交付物生成 | AI 直接生成 | 内容生成 |
| 项目打包 | Tool (自动化) | archiver | 项目内工具 | ZIP 打包 |
| 能力类型 | 在 BS 模式中的作用 | |---------|-------------------|---------| | 多 Agent | 供应链 Agent / 财务 Agent / 老板视角 Agent / 质量审查 Agent 分别独立审查 | | 人工审批 | 4 步审批流程（供应链经理 → 采购总监 → 财务经理 → CEO） | | 指标验证 | 8 项 KPI 基线 vs 目标值对比 | | MCP 接入 | 识别需要接入 ERP/WMS 的真实环境需求 |
- README.md（本文件）：给开发者理解项目结构和运行方式
- 使用说明.md：给非技术人员理解系统功能和操作
- 项目汇报材料.md：给老板/决策者快速理解项目价值
- business-solution-mode/templates/：客户解决包模式模板文件